dc.contributor.advisor | DUCA, Ludmila | |
dc.contributor.advisor | COJOCARU, Svetlana | |
dc.contributor.author | SCLIFOS, Corina | |
dc.date.accessioned | 2022-02-04T09:43:04Z | |
dc.date.available | 2022-02-04T09:43:04Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | SCLIFOS, Corina. Analiza predicției personalității utilizând date din rețele sociale: tz. de master: Programul de studiu: Tehnologia Informației. Cond. șt. DUCA Ludmila. Universitatea Tehnică a Moldovei. Chişinău, 2022. | en_US |
dc.identifier.uri | http://repository.utm.md/handle/5014/19167 | |
dc.description | Fișierul atașat conține: Rezumat, Cuprins, Introducere, Bibliografie. | en_US |
dc.description.abstract | Personalitatea caracterizează în mod distinct un individ și influențează profund comportamentele acestuia. Rețelele de socializare oferă comunității virtuale o oportunitate fără precedent de a genera conținut și de a împărtăși aspecte din viața lor care reflectă adesea personalitatea lor. Interesul pentru utilizarea învățării profunde pentru a deduce trăsături din amprente digitale a crescut recent; cu toate acestea, au fost prezentate lucrări foarte limitate care explorează informațiile despre sentimente transmise. Prin urmare, prezentul studiu a folosit o abordare computațională pentru a clasifica personalitatea din rețelele sociale prin măsurarea percepțiilor publice care stau la baza factorilor care cuprind trăsăturile. | en_US |
dc.description.abstract | Personality distinctly characterizes an individual and profoundly influences behaviors. Social networks offer the virtual community or unprecedented opportunities to generate content and share aspects of their lives that often reflect their personality. The interest in using deep learning to deduce features from the fingerprint has recently increased; however, very limited papers have been presented that explore information about the feeling conveyed. Therefore, the present study used a computational approach to classify personality in social networks by measuring public perceptions that underlie traits. | en_US |
dc.language.iso | ro | en_US |
dc.publisher | Universitatea Tehnică a Moldovei | en_US |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Neural Network Language Model (NNLM) | en_US |
dc.subject | Long Short-Term Memory (LSTM) | en_US |
dc.subject | Convolutional Neural Network (CNN) | en_US |
dc.subject | dataset predicţie | en_US |
dc.subject | Big 5 | en_US |
dc.subject | model neuronal | en_US |
dc.title | Analiza predicției personalității utilizând date din rețele sociale | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
The following license files are associated with this item: